Intelligenza Artificiale

Riconoscimento facciale con modelli AI

Come funziona il riconoscimento facciale tramite modelli di intelligenza artificiale

Come si implementano i modelli AI per il riconoscimento facciale

Il riconoscimento facciale tramite modelli di intelligenza artificiale (AI) funziona egregiamente. Il tutto avviene identificando e confrontando le caratteristiche facciali di una persona con un database di volti noti. Questo può essere realizzato attraverso l’addestramento di algoritmi di AI su un vasto dataset di immagini di volti.

Creazione data set

Per implementare il riconoscimento facciale tramite modelli AI, è quindi fondamentale raccogliere un ampio set di dati di immagini di volti. Questo può includere foto di volti presi da diverse angolazioni, condizioni di illuminazione e espressioni facciali. Più è ampio il numero di immagini fornite al modello e maggiore sarà la sua capacità di riconoscimento.

Addestramento

Dopo aver realizzato il nostro database di volti noti dobbiamo procedere all’addestramento di un modello di intelligenza artificiale utilizzando algoritmi di machine learning specifici per il riconoscimento facciale. Questo comporta l’elaborazione dei dati di immagini di volti per identificare estrarre le caratteristiche uniche di ciascun volto.

Test

Ad addestramento terminato possiamo procedere a testare e valutare il nostro modello di intelligenza artificiale utilizzando immagini di volti non presenti nel dataset di addrestramento per misurare la sua capacità di identificare correttamente i volti noti nel database.

Implementazione

Ultimo passaggio da eseguire è l’implementazione del modello di intelligenza artificiale all’interno di un’applicazione o di un sistema in cui si vuole applicare il riconoscimento facciale. Ciò può richiedere lo sviluppo di un’interfaccia utente per l’input dell’immagine facciale (ad esempio cattura da una webcam) e l’integrazione del modello AI per eseguire l’analisi e restituire i risultati.

Riconoscimento Facciale

Esempio di realizzazione un sistema AI con riconoscimento facciale (generico) su Raspberry Pi:

  1. Usa un Raspberry Pi 3 (minimo) oppure 4 (consigliato) con almeno 1GB di ram (minimo) oppure 8GB(consigliato).
  2. Usa una USD ad alte prestazioni da almeno 64GB ed installa una versione recente ed ufficiale di Raspbian.
  3. Collega una telecamera (meglio ad alta risoluzione).
  4. Installa i pacchetti necessari allo scopo come python, OpenCV e le librerie di riconoscimento facciale dlib e face_recognition.
  5. Scarica un modello di riconoscimento facciale pre-addestrato come ad esempio il modello LBPH (Local Binary Patterns Histograms).
  6. Scrivi un po di codice con un linguaggio come Python per catturare il flusso video dalla telecamera passare le immagini al modelli AI e identificare le persone riconosciute.
  7. Se il sistema ha prestazioni lente, prova a ottimizzare il codice o utilizza tecniche avanzate come il calcolo GPGPU utilizzando la libreria OpenCV per Raspberry Pi.

E se volessimo aggiungere la capacità di dare un nome e cognome a dei volti?

Segui gli step da 1 a 4 del precedente capitolo e poi prosegui:

  1. Raccogli un set di dati contenenti immagini dei volti noti che desideri riconoscere. Assicurati di avere più immagini per ogni individuo, in diverse pose ed espressioni facciali.
  2. Utilizzando un’immagine per volta, utilizza un software di etichettatura delle immagini per etichettare i volti noti con il loro nome corrispondente.
  3. Addestra un modello di riconoscimento facciale utilizzando il set di dati etichettati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico come SVM (Support Vector Machine) o reti neurali convoluzionali. Ciò può richiedere l’elaborazione delle immagini per estrarre le caratteristiche facciali uniche e addestrare il modello a identificare i volti noti. Il processo potrebbe essere abbastanza lungo quindi potresti decidere di svolgerlo su un computer più potente del RPI per poi copiare il modello addestrato in un secondo momento.
  4. Crea il database che associa ciascun volto noto al rispettivo nome. Puoi utilizzare una struttura dati come un dizionario o un database SQLite (consigliato) per memorizzare queste informazioni.
  5. Implementazione del modello AI da te addestrato e il database dei volti noti. Scrivi il codice Python (o altro linguaggio a tua discrezione) per acquisire il flusso video dalla telecamera, rilevare i volti, confrontarli con il modello per il riconoscimento facciale e restituire il nome corrispondente dal database.
  6. Testa il sistema utilizzando volti noti e sconosciuti per valutare le prestazioni. Se necessario, ottimizza il codice e il modello (potrebbe essere necessario riaddestrarlo più volte) per migliorare l’accuratezza e le prestazioni del riconoscimento facciale.
Sul web si trovano numero guide per l’implementazione di riconoscimento facciale tramite modelli AI, rimane però da sottolineare come questa attività richieda conoscenze tecniche specifiche.

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